汪琦
- 作品数：4 被引量：30H指数：3
- 供职机构：辽宁工程技术大学电气与控制工程学院更多>>
- 发文基金：辽宁省自然科学基金辽宁省高等学校优秀人才支持计划辽宁省科技厅科技攻关项目更多>>
- 相关领域：矿业工程自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于小波和概率神经网络的煤矿主通风机故障诊断被引量：9
- 2008年
- 针对煤矿主通风机故障与征兆对应关系复杂的特点,以及利用传统BP网络进行故障诊断存在训练速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出基于小波和概率神经网络的故障诊断方法:先利用时频两域有紧支撑能力的MexicanHat小波变换故障信号并提取能量归一化故障特征向量;然后将概率神经网络作为诊断决策分类器,输出故障模式。该方法充分利用了概率神经网络计算简单、收敛快、新增样本无须重新训练的特点,而且通过小波特征提取有效地减少了网络输入层节点数,降低了网络规模,减少了计算复杂度,加快了训练速度。经验证,此方法准确地诊断煤矿主通风机故障类型,具有速度快、精确度高的特点。
- 付华尹丽娜汪琦
- 关键词：煤矿主通风机故障诊断MEXICAN概率神经网络
- 煤矿主通风机故障诊断的小波包方法被引量：3
- 2007年
- 针对传统的时域和频域分析存在难以同时诊断故障时间和具体类型的瓶颈问题,提出一种基于小波包分解的煤矿主通风机故障诊断方法。在深入分析煤矿主通风机故障机理的基础上,采集对故障敏感的振动信号,并用具有时频局部化特性的小波对其进行三层小波包分解,通过提取各个频段信号的能量特征值,诊断故障。经实例验证,该方法能有效的诊断出故障时间和类型,为煤矿主通风机故障诊断的研究作了新的探索。
- 付华尹丽娜汪琦
- 关键词：煤矿主通风机小波包故障诊断
- 基于信息优化融合的煤矿井下环境安全监测技术被引量：16
- 2007年
- 针对传统的传感器监测矿井环境存在评判可靠性低、数据单一的缺点,提出一种基于多参数、两级信息优化融合的安全监测方案。该方法综合了瓦斯、粉尘、CO、风速、温度对矿井环境的影响,利用多传感器采集其参数,首先用Bayes理论对剔除了疏忽误差的同质数据源进行一级融合,形成矿井环境特征向量,然后用灰色理论进行灰色关联度分析的二级融合,根据融合后的关联度判断环境安全等级,实现对矿井环境监测参数的优化和整合。研究表明,该方法充分利用多种有效监测数据,既实现了同质数据源的优化,又从整体上考虑了异质数据源的互补性,提高了监测系统的可靠性、全面性。
- 付华尹丽娜汪琦
- 关键词：信息融合矿井环境BAYES估计
- 基于小波和概率神经网络的煤矿主通风机故障诊断被引量：3
- 2007年
- 针对煤矿主通风机故障与征兆对应关系复杂的特点和利用传统BP网络进行故障诊断存在训练速度慢、易陷入局部极小的缺点,本文提出基于小波和概率神经网络的故障诊断方法。先利用时频两域有紧支撑能力的Mexican Hat小波变换故障信号并提取能量归一化故障特征向量;然后将概率神经网络作为诊断决策分类器,输出故障模式。该方法充分利用了概率神经网络计算简单、收敛快、新增样本无须重新训练的特点,而且通过小波特征提取有效的故障特征,减少了网络输入层节点数,降低网络规模,减少计算复杂度,加快了训练速度。经实际验证,此方法准确的诊断煤矿主通风机故障类型,具有速度快、精确度高的特点。
- 付华尹丽娜汪琦
- 关键词：MEXICAN概率神经网络故障诊断煤矿主通风机
